简介

李昊东，工学博士、助理教授、博士生导师。2012 年、2017 年于中山大学分别获得通信工程学士学位、通信与信息系统博士学位，2017 -2020 年在深圳大学信息与通信工程博士后科研流动站从事博士后研究工作，2020 年9 月起任深圳大学电子与信息工程学院助理教授。主要研究兴趣为多媒体取证与安全、智能信息处理、人工智能等。主持国家自然科学基金面上项目等国家级与省部级项目4项；在国内外重要期刊及学术会议发表论文30余篇，Google Scholar引用2100余次、H指数19；获授权中国发明专利6项，实现专利转化1项，参与制定技术标准1件。担任IEEE T-PAMI、IEEE T-MM、IEEE T-IFS、IEEE T-CSVT 等国际权威期刊及多个CCF-A会议的审稿人。担任中国图象图形学学会 (CSIG) 数字媒体取证与安全专业委员会委员。入选深圳市“鹏城孔雀计划”C档特聘岗位。

联系方式

邮箱: lihaodong_AT_szu.edu.cn

地址: 深圳市南山区深圳大学电子与信息工程学院致信楼N801

研究兴趣

· 多媒体取证与安全、图像及音视频处理、人工智能、机器学习

· Multimedia Forensics and Security, Image/Audio/Video Signal Processing, Artificial Intelligence, Machine Learning

招生方向

· 信息与通信工程（学术型博士/硕士）

· 新一代电子信息技术（专业型硕士）

主持科研项目

· 国家自然科学基金面上项目（625***25），2026.01-2029.12，50万元。

· 国家自然科学基金青年科学基金项目（618***62），2019.01-2021.12，25万元。

· 广东省自然科学基金面上项目（2025A1515****34），2025.01-2027.12，10万元。

· 广东省自然科学基金面上项目（2022A1515****45），2022.01-2024.12，10万元。

· 深圳市新引进高精尖缺人才科研启动项目，2023.01-2025.12，300万元。

获得奖励

· 2024-11，2024年中国图象图形学学会自然科学奖二等奖，面向图像鉴伪的弱信号表征，李斌、陈昌盛、李昊东、谭舜泉、黄继武。

· 2024，EURASIP Best Paper Award (欧洲信号处理学会最佳论文奖)，Haodong Li、Bin Li、Shunquan Tan、Jiwu Huang。

· 2025-12，2025年度广东省计算机学会优秀论文奖一等奖，庄培裕（学生）、李昊东（通讯作者）、杨锐、黄继武。

· 2023-12，2023年度广东省计算机学会优秀论文奖一等奖，庄培裕（学生）、李昊东（通讯作者）、谭舜泉、李斌、黄继武。

· 2025-05，2024年度广东网络空间安全优秀论文奖一等奖，李斌、施简、李伟祥、李昊东。

· 2023-03，ICDAR 2023 DTT in Images 挑战赛赛道2第四名，林茂森、林凯清、凌云、李昊东（指导老师）。

· 2021-12，深圳市“鹏城孔雀计划”特聘岗位C档，个人获奖。

代表性论文

[1] Bin Li, Haoyu Li, Haodong Li*, Changsheng Chen, Jiangqun Ni, Bo Cao, Jiaming Zhong. Enabling Your Forensic Detector Know How Well It Performs on Distorted Samples. International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026. (CCF-A)

[2] Haodong Li, Peiyu Zhuang, Yang Su, Jiwu Huang. Towards generalizable and robust image tampering localization with multi-task learning and contrastive learning. Expert Systems with Applications, 270:126492, 2025. (中科院一区)

[3] Peiyu Zhuang, Haodong Li*, Rui Yang, Jiwu Huang. ReLoc: A Restoration-Assisted Framework for Robust Image Tampering Localization. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 18: 5243–5257, 2023. (中科院一区，CCF-A)

[4] Peiyu Zhuang, Haodong Li*, Shunquan Tan, Bin Li, and Jiwu Huang. Image tampering localization using a dense fully convolutional network. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 16: 2986–2999, 2021. (中科院一区，CCF-A)

[5] Haodong Li, Bin Li, Shunquan Tan, and Jiwu Huang, Identification of deep network generated images using disparities in color components, Signal Processing, 174:107616, 2020. (中科院二区，2024 EURASIP Best Paper Award)

[6] Haodong Li and Jiwu Huang. Localization of deep inpainting using high-pass fully convolutional network. In IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 8300–8309, 2019. (CCF-A)

[7] Haodong Li, Weiqi Luo, Xiaoqing Qiu, and Jiwu Huang. Identification of various image operations using residual-based features. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 28(1):31–45, 2018. (中科院一区，CCF-B)

[8] Haodong Li, Weiqi Luo, Xiaoqing Qiu, and Jiwu Huang. Image forgery localization via integrating tampering possibility maps. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 12(5):1240–1252, 2017. (中科院一区，CCF-A)

[9] Haodong Li, Weiqi Luo, and Jiwu Huang. Localization of diffusion-based inpainting in digital images. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 12(12):3050–3064, 2017. (中科院一区，CCF-A)

[10] Changsheng Chen, Xijin Li, Baoying Chen, Haodong Li*. A Distortion Model Guided Adversarial Surrogate for Recaptured Document Detection. Pattern Recognition. 151:110433, 2024. (中科院一区，CCF-B)

[11] Bin Li, Bowei Zheng, Haodong Li*, and Yanran Li. Detail-enhanced image inpainting based on discrete wavelet transforms. Signal Processing. 189: 108278, 2021. (中科院二区)

[12] Bin Li, Jian Shi, Weixiang Li, Haodong Li. WebP-JPEG Transcoding Detection by Spotting Re-compression Artifacts with CNN-ViT for Processing Dual-domain Features. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 34(12):12535-12549, 2024. (中科院一区，CCF-B)

[13] Yuanhang Huang, Shan Bian, Haodong Li, Chuntao Wang, and Kangshun Li. DS-UNet: A dual streams unet for refined image forgery localization. Information Sciences. 610:73-89, 2022. (中科院一区，CCF-B)

授权专利

[1] 蓝枫（学生）, 李昊东, 郑森圭, 李斌. 人工智能生成图像的鉴别方法、系统及相关设备，中国发明专利，ZL2025107500660，授权日期：2025.10.17。

[2] 庄培裕（学生）, 胡彦杰（学生）, 李昊东, 黄继武. 一种Photoshop篡改图像生成方法及系统，中国发明专利，ZL2020106769380，授权日期：2024.03.22。

[3] 庄培裕（学生），李昊东，黄继武. 图像篡改定位模型的生成方法、图像篡改定位方法及设备，中国发明专利，ZL2020106515399，授权日期：2023.07.25。

[4] 李昊东, 刘永亮, 黄继武, 张琦. 一种图像检测方法、装置及设备，中国发明专利，ZL201910154177X，授权日期：2023.06.13。

[5] 李昊东，黄继武. 一种深度网络生成人脸图像的检测方法及系统，中国发明专利，ZL2018104346204，授权日期：2022.05.17。

[6] 丘晓青，李昊东，骆伟祺，黄继武. 一种基于隐写分析的图像拼接篡改检测方法及装置，中国发明专利，ZL2014101189025，授权日期：2017.2.15。